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End-to-End Data Reliability with Runtime Verification

End-to-End Data Reliability with Runtime Verification
通过运行时验证实现端到端数据可靠性
批准号：
298289-2012
负责人：
Goel, Ashvin
金额：
$1.6万
依托单位：
University of Toronto
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2013
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2013-01-01 至 2014-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=525956
关键词：
EndDataReliabilityRuntimeVerification

项目摘要

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Several studies have shown that failures due to software bugs account for 25-35% of the total system downtime and cost $60 billion annually in the US alone. A particularly severe type of failure occurs when a software bug causes corruption of data on disk. Unlike transient memory failures, data corruption cannot be resolved by restarting the system, or by using hardware reliability techniques, such as storage redundancy. Instead, complex recovery procedures are needed, and they tend to be error-prone. For instance, restoring data from a backup is time-taking and risks loss of recent work.
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Reliability for Fast, Persistent Memory Applications
  • 批准号：
    RGPIN-2017-06009
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.48万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Goel, Ashvin
  • 依托单位：
    University of Toronto
Reliability for Fast, Persistent Memory Applications
  • 批准号：
    RGPIN-2017-06009
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.48万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Goel, Ashvin
  • 依托单位：
    University of Toronto
Reliability for Fast, Persistent Memory Applications
  • 批准号：
    DGDND-2017-00086
  • 项目类别：
    DND/NSERC Discovery Grant Supplement
  • 资助金额：
    $2.91万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Goel, Ashvin
  • 依托单位：
    University of Toronto
Reliability for Fast, Persistent Memory Applications
  • 批准号：
    RGPIN-2017-06009
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.48万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Goel, Ashvin
  • 依托单位：
    University of Toronto
国内基金
海外基金
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
Data-driven Recommendation System Construction of an Online Medical Platform Based on the Fusion of Information
Development of a Linear Stochastic Model for Wind Field Reconstruction from Limited Measurement Data
  • 批准号：
    --
  • 项目类别：
    --
  • 资助金额：
    40万元
  • 批准年份：
    2020
  • 负责人：
    Vikrant Gupta
  • 依托单位：
    南方科技大学
基于Linked Open Data的Web服务语义互操作关键技术
  • 批准号：
    61373035
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    77.0万元
  • 批准年份：
    2013
  • 负责人：
    冯志勇
  • 依托单位：
    天津大学